Diplôme inter-universitaire « Construire le partenariat patients-professionnels de santé » Rennes-Brest : motivations et attentes des participants, apports de la formation
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La progression des maladies chroniques et le développement de l’accès à l’information médicale ont permis une évolution importante de la relation médecin-patient au cours des dernières décennies. Le modèle de Montréal envisage un continuum dans l’engagement des patients sous forme d’un partenariat dans lequel le patient est considéré comme un membre à part entière de l’équipe de soins. Le récent DIU Rennes-Brest « Construire le partenariat patients-professionnels de santé » en fait sa promotion. L’objectif de ce travail est d’identifier les motivations et les attentes des participants ainsi que les apports de la formation. Méthode : Il s’agit d’une étude qualitative sous la forme d’entretiens individuels semi-dirigés. Les données sont analysées via une approche phénoméno-pragmatique. Résultats : Onze entretiens ont été menés, la saturation des données a été atteinte au neuvième entretien. Les apprenants souhaitent apprendre des savoirs théoriques, un savoir-faire et mettre en place un projet de partenariat entre patients et professionnels de santé. Ils espèrent gagner en légitimité grâce au diplôme. La formation a permis aux apprenants de développer leurs compétences, leur réseau et leur projet. Ils sont très satisfaits du contenu de la formation, de l’équipe pédagogique et de la mixité patient-professionnel au sein des participants comme des enseignants. La principale idée d’amélioration de la formation est le déroulement de l’ensemble des modules en présentiel. Discussion : Dans la littérature, les quelques travaux s’intéressant au sentiment de légitimité n’accordent pas une place prépondérante au diplôme. Les études comparant les formations en présentiel aux formations à distance retrouvent une diminution des interactions sociales à distance. Les études sur l’impact du partenariat patients-professionnels de santé dans l’enseignement et la recherche sont encourageantes. Conclusion : Les objectifs du DIU et des apprenants sont atteints. L’équipe pédagogique a écouté les participants et organise désormais toute la formation en présentiel. D’autres études sur l’impact, notamment clinique, du partenariat en santé sont nécessaires pour légitimer son développement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".